МЕТОД ЗОЛОТОГО СЕЧЕНИЯ PYTHON
Метод золотого сечения (Golden Section Method) - это алгоритм численной оптимизации, который используется для нахождения минимума (или максимума) функции. Он основан на принципе деления интервала в отношении золотого сечения, что позволяет эффективно сокращать область поиска. В Python существует несколько реализаций этого метода.
Пример реализации метода золотого сечения в Python:
def golden_section(f, a, b, tol=1e-5): """ f - целевая функция (непрерывная на [a, b]) a, b - границы интервала поиска tol - точность """ gr = (1 + 5 ** 0.5) / 2 # золотое сечение c = b - (b - a) / gr d = a + (b - a) / gr while abs(c - d) > tol: if f(c) < f(d): b = d else: a = c c = b - (b - a) / gr d = a + (b - a) / gr return (a + b) / 2В данном примере функция golden_section() принимает на вход целевую функцию f, границы интервала поиска a и b, а также точность tol. Она возвращает значение, при котором целевая функция минимальна. Это значение является оптимальным решением задачи оптимизации.
Пример использования:
def f(x): return (x - 2) ** 2 + 1a, b = -10, 10x_min = golden_section(f, a, b)print("Минимум функции:", f(x_min))В данном примере мы определяем целевую функцию f(x) = (x - 2) ** 2 + 1, границы интервала поиска a = -10 и b = 10. Затем вызываем функцию golden_section(), чтобы найти минимум функции на заданном интервале. Результатом является значение, при котором функция f минимальна, а именно x_min = 2.
ООП 15 Магические методы. Методы __str__ и __repr__. (Dunder methods)
41 Рекурсия в Python. Рекурсивная функция Часть 1
Золотое сечение
#13. Магические методы __str__, __repr__, __len__, __abs__ - ООП Python
Семинар 15. Линейный поиск. Дихотомия. Метод золотого сечения. Гольдштейн, Армихо, Вульф. МФТИ 2023.
Магические методы в python. Dunder методы
Многопроцессность, многопоточность, асинхронность в Python и не только. Что это и как работает?
Что, если бы ваше лицо попадало в золотое сечение
Новые материалы: